python中numpy中的unique()函数怎么实现去重结果的序列号索引

unique()函数可以帮助我们实现去重操作，同时返回一个唯一值数组以及一个由第一个数组中各个值在原数组中的索引下标组成的数组。具体实现方式可以如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4])
uniq, index = np.unique(arr, return_index=True)
print("去重后的数组：", uniq)
print("唯一值在原数组中的下标索引：", index)

在这里，我们通过`np.unique()`函数的`return_index`参数来获得每个唯一元素在输入数组中的第一次出现的索引，从而实现了去重结果的序列号索引。

相关问题

python中numpy的绝对值函数

在Python中，numpy库提供了一个用于计算数组元素绝对值的函数，它被称为`numpy.abs()`。你可以将要计算的数组作为参数传递给该函数，并且它将返回一个包含相应绝对值的新数组。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([-1, 2, -3, 4, -5])
abs_arr = np.abs(arr)

print(abs_arr)

输出结果为：

[1 2 3 4 5]

在这个例子中，我们创建了一个包含一些负数的NumPy数组`arr`，然后使用`np.abs()`函数计算了该数组的绝对值，并将结果存储在`abs_arr`中。最后，我们打印出`abs_arr`的值。

python中numpy常用函数

Python中的NumPy库是一个非常有用的科学计算库，它提供了许多常用函数用于处理数组和矩阵。以下是一些Python中NumPy常用函数的介绍：

1. numpy.array()：创建一个NumPy数组。可以传入一个列表或者元组作为参数，返回一个NumPy数组对象。

2. numpy.arange()：创建一个具有指定范围和步长的数组。可以设置起始值、结束值和步长，返回一个包含这个范围内所有值的NumPy数组。

3. numpy.zeros()：创建一个指定大小的全0数组。可以传入一个表示数组形状的元组或者整数作为参数，返回一个全0的NumPy数组。

4. numpy.ones()：创建一个指定大小的全1数组。与numpy.zeros()类似，可以传入一个表示数组形状的元组或者整数作为参数，返回一个全1的NumPy数组。

5. numpy.linspace()：在指定的范围内创建均匀间隔的数组。可以设置起始值、结束值和数组长度，返回一个包含指定范围内均匀间隔的元素的NumPy数组。

6. numpy.random.rand()：生成指定形状的随机数数组。可以传入一个表示数组形状的元组或者整数作为参数，返回一个包含指定形状的随机数的NumPy数组。

7. numpy.max()：返回数组中的最大值。可以传入一个NumPy数组作为参数，返回数组中的最大值。

8. numpy.min()：返回数组中的最小值。可以传入一个NumPy数组作为参数，返回数组中的最小值。

9. numpy.mean()：计算数组的平均值。可以传入一个NumPy数组作为参数，返回数组的平均值。

10. numpy.sum()：计算数组中所有元素的和。可以传入一个NumPy数组作为参数，返回数组中所有元素的和。

11. numpy.reshape()：改变数组的形状。可以传入一个表示新形状的元组作为参数，返回一个具有新形状的NumPy数组。

这些只是Python中NumPy库中常用函数的一部分，还有许多其他有用的函数可以用于数组和矩阵的操作。希望这些函数能对你有所帮助。